1、gbdt和隨機森林的主要區別
2、單顆樹的構建過程（說了id3，c4.5）
3、競賽相關流程
基於樹模型有必要做標準化嗎（樹模型沒必要，svm/神經網路有必要）
這麼多維度是怎麼構建出來的
把兩個特徵做除法得到了新特徵，在gbdt有沒有這個必要
（有，雖然gbdt可以做到兩列特徵的關聯，但是比例特徵和關聯特徵是有區別的，因為你沒辦法確定他是不是準確關聯了你目標的兩列特徵。
比如我先基於 a列做分叉，再基於b列做分叉，有個很弱的比例特徵的表徵。在a的基礎上比如 a < 500，然後再在b的基礎上比如 b < 100，那麼這兩個同時滿足的話 是可以學到一定的比例關係。但是如果對應的 a = 5000 b = 1000，就沒辦法學習到了。
同時，可能會在 a點的右分支的左分支表徵一樣的資訊，相當於把模型複雜化了。但是如果我們輸入比例特徵的話，第乙個**節點可能就不是a，而是 b/a了，輸入比例特徵 是有利於模型進行學習的）
4、腫瘤專案相關（文字形式，影象形式）
影象用了什麼演算法（cnn/alexnet）
文字有沒有用到cnn，樣本大概有多少例
在cnn（深度學習）上融合文字的feature有沒有可能性
演算法模型在後面想怎麼完善去提高準確率（模型融合）
5、cnn的網路結構（輸入層、卷積層、激勵層、池化層、全連線層）
relu的形式，數學公式是什麼，和sigmoid的影象有什麼區別
全連線層的基本結構是什麼，乙個神經網路可以有幾個全連線層
6、有沒有遇到過c++裡的countdown問題。（沒有遇到過）
那講一講linux搜尋字串格式(grep -rn ./) 和find的區別
7、了解目前實習情況，在**用到spark服務，一般用的是什麼資料庫
8、mysql裡的join有幾種。有沒有用過hadoop
9、海量數量取出最大的幾個數（top k問題）
參考 10、最近看過的三篇**（遷移學習、gan、lstm）
介紹一下lstm的基本資料單元
11、滿二叉樹和完全二叉樹的區別
（滿二叉樹是指這樣的一種二叉樹：除最後一層外，每一層上的所有結點都有兩個子結點。在滿二叉樹中，每一層上的結點數都達到最大值，即在滿二叉樹的第k層上有2k-1個結點，且深度為m的滿二叉樹有2m－1個結點。
完全二叉樹是指這樣的二叉樹：除最後一層外，每一層上的結點數均達到最大值；在最後一層上只缺少右邊的若干結點。）
12、有沒有git或者csdn位址
13、再問了一遍為什麼要在菊廠做雲計算=。=當時面試了都問了你哪些問題。
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